梯度消失/爆炸原因 以及解决方法

發行日期: 20/12/2017

16/4/2018 · 前言本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直网络,假设损失函数的数据空间是下图这样的,我们最优的权值就是为了寻找下图中的最小值点,对于这种数学寻找最小值问题,采用梯度下降的方法再适合不过了。

前言 本文主要深入介紹 深度學習 中的梯度消失和梯度爆炸的問題以及解決方案。 本文分為三部分,第一部分主要直觀的介紹深度學習中為什麼使用梯度更新,第二部分主要介紹深度學習中梯度消失及爆炸的原因,第三部分對提出梯度消失及爆炸的解決方案。有基礎的同鞋可以跳著閱

一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸?目前优化神经网络的方法都是基于BP,即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式,指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则(Chain Rule)的帮助,因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。

第二部分:梯度消失、爆炸 梯度消失与梯度爆炸其实是一种情况,看接下来的文章就知道了。两种情况下梯度消失经常出现,一是在深层网络中,二是采用了不合适的损失函数,比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下,下面分别从这两个角度分析梯度消失和爆炸的

在学习李宏毅老师机器学习的相关视频时,课下做了一个有关神经网络的小Demo,但是运行效果总是不尽人意,上网查询资料,才发现是梯度爆炸和梯度消失惹的祸。今天就让我们一起来学习一下梯度消失与梯度爆炸的概念、产生原因以及该如何解决。

詳解機器學習中的梯度消失、爆炸原因及其解決方法 2018-08-13 由 人工智能小迷妹 發表于程式開發 前言 本文主要深入介紹深度學習中的梯度消失和梯度爆炸的問題以及解決方案。本文分為三部分,第一部分主要直觀的介紹深度學習中為什麼使用梯度更新

前言 本文主要深入介紹深度學習中的梯度消失和梯度爆炸的問題以及解決方案。本文分為三部分,第一部分主要直觀的介紹深度學習中為什麼使用梯度更新,第二部分主要介紹深度學習中梯度消失及爆炸的原因,第三部分對提出梯度消失及爆炸的解決方案。

前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。

在介绍梯度消失以及爆炸之前,先简单说一说梯度消失的根源—–深度神经网络和反向传播。目前深度学习方法中,深度神经网络的发展造就了我们可以构建更深层的网络完成更复杂的任务,深层网络比如深度卷积网络,LSTM等等,而且最终结果表明,在处理复杂任务上,深度网络比浅层的网络具有

深度学习中梯度消失、爆炸的原因以及解决方案 前言: 从神经网络的发展过程中,有一个问题困扰了很多人,也是神经网络发展道路上的一大绊脚石。它就是大家并不陌生的梯度消失、爆炸。本文主要深入介绍梯度消失、爆炸的产生原因和目前的一些解决方案,让大家对于梯度消失、爆炸的现象

前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。

17/8/2018 · 在介绍梯度消失以及爆炸之前,先简单说一说梯度消失的根源—–深度神经网络和反向传播。目前深度学习方法中,深度神经网络的发展造就了我们可以构建更深层的网络完成更复杂的任务,深层网络比如深度卷积网络,LSTM等等,而且最终结果表明,在处理复杂任务上,深度网络比浅层的网络具有

本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。其中,梯度消失爆

29/3/2019 · 因此仅仅在此很窄的范围内会出现梯度爆炸的问题。 图5:x的数值变化范围 (6)如何解决梯度消失和梯度爆炸 梯度消失和梯度爆炸问题都是因为网络太深,网络权值更新不稳定造成的,本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。

前言: 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。

17/1/2019 · tanh’,还需要网络参数 W ,如果参数 W 中的值太大,随着序列长度同样存在长期依赖的情况,那么产生问题就是梯度爆炸,而不是梯度消失了,在平时运用中,RNN比较深,使得梯度爆炸或者梯度消失问题会比较明显。4. 解决方法

梯度爆炸 梯度爆炸产生的原因和梯度丢失正好相反。当我们选取的权重值较大时,将大于1。当累乘这些项的时候,计算结果将呈指数级增长。 解决方法 梯度不稳定会使得网络不收敛,最终导致我们的训练无法得到任何有意义的结果。

22/10/2018 · 梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)是深層次的神經網絡中容易出現的現象。隨著網絡層數的增加這種現象變得越來越明顯。 (1)梯度不穩定問題 在深度神經網絡中的梯度是不穩定的,在靠近輸入層的隱藏層中或會消失或爆炸。

前言本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出 博文 来自: Double_V的博客

前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。

前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因

解决梯度爆炸的方法 预训练加微调 梯度剪切、权重正则(针对梯度爆炸) 使用不同的激活函数 使用 batchnorm 使用残差结构 使用 LSTM 网络 参考来源 【1】神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸 【2】深度神经网络的梯度不稳定问题– 梯度消失与梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸及解决方法 G-kdom 不敢说无悔,起码能死心 一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸?目前优化神经网络的方法都是基于BP,即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式,指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从末层往前

RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题 RNN梯度消失和爆炸的原因 经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段, 为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下: 假设在t=3时刻,损失函数为 . 则对于一

8/8/2019 · 同理,梯度爆炸的问题也就很明显了,就是当权值∣w∣过大时,导致 ∣σ′(z)w∣>1 ,最后大于1的值不断相乘,就会产生梯度爆炸。 Sigmoid函数求导图像 4. 解决办法 梯度消失和梯度爆炸本质上是一样的,都是因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。

一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸?目前优化神经网络的方法都是基于BP,即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式,指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则(Chain Rule)的帮助,因此反向传播算法可以说是梯度

前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。

解决了梯度消失、爆炸的问题 — 计算方便,计算速度快 。2. 加速了网络的训练 同时也存在一些缺点:1. 由于负数部分恒为0,会导致一些神经元无法激活(可通过设置小学习率部分解决) 2. 输出不是以0为中心

但只要反传还是链式法则,梯度消失和爆炸就不会真正得到解决。在这篇的论文中,研究者表示,如果我们直接较大会隐藏层与标注间的互信息,最小化隐藏层与输入的相互依赖性,我们我们就能直接获得对应的梯度,这种梯度是不需要反向传播进行分配额的。

神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸 3.详解深度学习中的梯度消失,爆炸原因及解决方法 4.深度学习笔记(3)—-CNN中一些特殊环节的反向传播 5.CS224n Lecture Notes: Part V 6.LSTM question 7.CS224n Lecture Notes: Part III 8.What is the intuition of using 9.

18/7/2019 · 深度学习500问,以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述,以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节,50余万字。由于水平有限,书中不妥之处恳请广大读者批评指正。

RNN梯度消失和爆炸的原因经典的RNN结构如下图所示:假设我们的时间序列只有三段, 为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下:假设在t=3时刻,损失函数为 。则对于一次训练任务的损失函数为 ,即每一时刻损失值的累加。

现在,我们已经了解了解决RNN梯度消失问题的两种模型,但可能还不清楚应该使用哪一种模型。 具体来看,GRU仍处于初级阶段(于2014年提出),关于它的一些利弊现在还没有探索清楚。

19/12/2017 · 本文讲解梯度爆炸的相关问题,主要从以下三个方面介绍:什么是梯度爆炸,以及在训练过程中梯度爆炸会引发哪些问题、如何知道网络模型是否存在梯度爆炸、如何在网络模型中解决梯度爆炸问题。讲解比较通俗易懂,给出了一些判断梯度爆炸存在的方法及解决方法。

二、梯度消失于梯度爆炸的产生原因 1. 反向传播与链式法则 目前,使用深层的神经网络可以解决很多比传统机器学习更复杂的规则,神经网络中的每一层都是一个非线性激活函数,整个神经网络为多层非线性层堆叠而成,是一个复合非线性多元函数:

tanh’,还需要网络参数 W ,如果参数 W 中的值太大,随着序列长度同样存在长期依赖的情况,那么产生问题就是梯度爆炸,而不是梯度消失了,在平时运用中,RNN比较深,使得梯度爆炸或者梯度消失问题会比较明显。 4. 解决方法

三、各类原因以及解决方法 1 、神经网络权重初始化不当 深度神经网络训练的时候,采用反向传导的方式,其背后的本质是链式求导,计算每层梯度的时候会涉及到一些连乘操作。每一层的残差都由后一层的残差乘以两层之间的权重矩阵,再乘以当前层

前言 在深度学习中,有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制,特别是该节点操作不可导(比如阶梯除法如 ),如果实在需要对这个节点进行操作,而且希望其可以反向传播,那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度.在有些场景,如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中,就必须在某层节点对反向

漫谈RNN之梯度消失及梯度爆炸 – 昨天提到RNN的训练方法,提到了最流行的算法BPTT,其实训练RNN除了BPTT以外,还有两种算法:Real-time Recurrent Learning(RTRL)以及Extended Kalman Filtering(EKF),不过工业上基本上都被B 智造家IMEfuture旗下

標籤: 梯度 sigmoid 爆炸 消失 出現 問題 前面 變化 您可能也會喜歡 入門|詳解機器學習中的梯度消失、爆炸原因及其解決方法 梯度消失、爆炸原因及其解決方法 機器學習中的梯度消失、爆炸原因及其解決方法(筆記1) 點選導航欄,ie8 下記憶體遞增的原因及其解決方法(主要是圍繞是否是iframe導致的)

详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法机器学习总结(九):梯度消失(vanishing gradient)与梯度爆炸(exploding gradient )问题 1006次阅读 2018-07-16 09:35:25 集成学习算法 从Boosting到Stacking,概览集成学习的方法与

梯度爆炸与梯度消失及其解决方法 在学习了解了深度学习中梯度消失和梯度爆炸的问题以及一些解决方法后想通过写一篇文章作为总结巩固。梯度消失、爆炸的原因:梯度消失和梯度爆炸可以看作是由于某种原因使得在优化过程中梯度变化到一个极端的值(很大的值或者很小的值),有两种比较

在深度学习基础(2)-神经网络反向传播算法推导我们 介绍了 反向传播算法 四个基本方程推导 这样我们就能够采用反向传播方法来完成梯度的更新,但是这样的反向传播会带了一个问题,就是梯度消失问题(gradient vanishing problem)。 1. 什么是梯度消失问题?

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深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结 很多同学会发现,为什么我训练网络的时候loss一直居高不下或者准确度时高时低,震荡趋势,一会到11,一会又0.1,不收敛。 又不知如何解决,博主总结了自己训练经验和看到的一些方法。 首先你要保证训练的次数够多,不要以为一百两百次就会一直loss

梯度下降中迭代的概念 caffe softmaxLoss 梯度计算 Caffe中如何显示回传的梯度 深度学习中有什么避免梯度消失和爆炸的方法? 梯度下降不正常,请问原因可能在哪里? 使用batch-normalization层使回传梯度消失 caffe训练网络时如何输出每层网络的梯度值

7/1/2018 · 这里的梯度是关于层激活值的(与关于参数的梯度的行为类似)。网络的权重使用标准的初始化方法进行初始化。起初,训练损失函数下降得很快,但很快渐进地收敛于一个次优值。此时,梯度并没有消失(或爆炸),至少在初始阶段。

9/2/2018 · 相较于梯度爆炸,梯度消失问题更受关注,主要有两个原因:其一,梯度爆炸现象明显,梯度会变成Nan(而并非数字),并出现程序崩溃;其二,在预定义阈值处将梯度截断(详情请见本文章)是一种解决梯度爆炸问题简单有效的方法。而梯度消失问题更为